SLAM学习心得——回环检测
1.回环检测 首先，在视觉SLAM问题中，位姿的估计是一个递推的过程，也就是由上一帧位姿解算当前帧位姿，所以我们的位姿约束都是与上一帧建立的，但是每一次估计位姿都有误差，随着位姿递推的进行，误差也在不断的累计位姿，也就形成了我们所说的累计误差，这样将会导致长期估计的结果不可靠，或者说，我们无法 ...
原文：一个基于深度学习回环检测模块的简单双目 SLAM 系统
转载请注明出处，谢谢 原创作者：Mingrui 原创链接：https: www.cnblogs.com MingruiYu p .html 写在前面 最近在搞本科毕设，关于基于深度学习的 SLAM 回环检测方法。期间，为了锻炼自己的工程实现能力， 也为了增添毕设的工作量，显得不那么水 ，我自己写了一个简单的双目 SLAM 系统，其中嵌入了一种基于深度学习的轻量级回环检测模块 https: gith ...
2020-04-05 19:57 3 2828 推荐指数：
相关推荐
ORB-SLAM（六）回环检测
上一篇提到，无论在单目、双目还是RGBD中，追踪得到的位姿都是有误差的。随着路径的不断延伸，前面帧的误差会一直传递到后面去，导致最后一帧的位姿在世界坐标系里的误差有可能非常大。除了利用优化方法在局部和全局调整位姿，也可以利用回环检测（loop closure）来优化位姿。 这件事情就好比一个 ...
浅谈SLAM的回环检测技术
什么是回环检测？ 在讲解回环检测前，我们先来了解下回环的概念。在视觉SLAM问题中，位姿的估计往往是一个递推的过程，即由上一帧位姿解算当前帧位姿，因此其中的误差便这样一帧一帧的传递下去，也就是我们所说的累计误差。 我们的位姿约束都是与上一帧建立的，第五帧的位姿误差中便已经积累了前面四个约束中 ...
综述 | SLAM回环检测方法
本文作者任旭倩，公众号：计算机视觉life成员，由于格式原因，公式显示可能出问题，建议阅读原文链接：综述 | SLAM回环检测方法 在视觉SLAM问题中，位姿的估计往往是一个递推的过程，即由上一帧位姿解算当前帧位姿，因此其中的误差便这样一帧一帧的传递下去，也就是我们所说的累积误差。一个消除误差有效 ...
SLAM 1 : 回环检测(Loop Closure Detection)
这个系列文章主要是记录自己在学习SLAM中的一些总结。 在这里，首先我们介绍以下SLAM一个相对独立的单元-回环检测(Loop closure detection). 先介绍这部分的原因是: 1) 它是相对独立的一块，可以和整个slam系统分离开，有些slam(如激光slam)就没有这 ...
深度学习 vs SLAM
第三部分：深度学习 vs SLAM SLAM 小组讨论真是乐趣无穷。在我们进入重要的「深度学习 vs SLAM」讨论之前，我应该说明每一位研讨会展示者都同意：语义对构建更大更好的 SLAM 系统是必需的。关于未来的方向，这里有很多有趣的小对话。在争论中，Marc Pollefeys（一位 ...
【转】SLAM | 视觉SLAM中的前端：视觉里程计与回环检测
什么是SLAM？ 同时定位与地图构建 （simultaneous localization and mapping， SLAM）是机器人进入未知环境遇到的第一个问题。它是指机器人搭载特定传感器，在没有环境先验信息的情况下，于运动过程中对周围环境建模并同时估计自身的位姿。如果传感器主要 ...
ORB SLAM2 双目稀疏立体匹配学习
这部分主要在frame.cc文件中 对应函数为： Frame::Frame(const cv::Mat &imLeft, const cv::Mat &imRight, const d ...